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各类行人安全问题中，行人过街安全问题最为突出，有调查结果表明行人事故中有80%发生在交叉口内。研究行人过街安全的基础是对行人过街行为的理解。交叉口内行人、机动车和非机动车混杂，交通环境比普通路段更加复杂多变，行人过街行为难以提取和描述。基于这一特点，论文使用视频作为数据来源，以数据驱动为研究思路，综合运用图像处理、自然语言处理和机器学习等方法，从宏观与微观角度对行人的而过街进行描述和分析，并提出行人过街安全对策。
首先，论文提出一种基于视频的交叉口内全对象轨迹和运动参数自动采集方法，并集成为交通行为自动采集系统。算法包含三个步骤：前景提取，目标匹配跟踪和轨迹后处理。论文先是结合经典背景生成方法提出了适用于交叉口视频的前景提取方法，之后提出了基于光流法的轮廓-目标匹配算法OPC，并讨论了算法在不同情形下的应用特点。最后通过轨迹分离修正、坐标转换和目标分类的后处理操作，提取不同交通对象的运动状态。经检验，系统提取的机动车、非机动车和行人轨迹准确率分别为88.89%、86.00%和83.33%，速度准确率为91.71%。
其次，论文从宏观角度使用统计学方法对行人过街速度和轨迹进行分析。时段和设计最小过街速度是影响行人过街速度的两个重要因素。受右转车辆的冲突干扰，行人在人行横道两侧的冲突区速度明显低于中间平稳区速度，并会产生轨迹的角度偏转现象。此外，由于行人规避风险和缩短过街距离等需求，轨迹在人行横道的整体分布呈一定程度外偏，且外偏程度随过街长度较小而增大。
之后，论文对行人过街的微观行为进行分析。论文先根据交通冲突技术提出了行人过街事件概念和基于卡尔曼滤波的过街事件提取方法。然后对过街事件进行编码，并利用自然语言处理中的主题模型对行人过街行为进行描述。之后根据模型训练结果，挖掘行人过街主题并使用降维算法提取了行人面对机动车和非机动车冲突时的路权需求、速度保持、轨迹保持、安全性、抢行倾向等主题特征，并提出基于主题模型的行人过街行为动态描述方法，为行人安全管控和车辆辅助驾驶提供了应用思路。
最后，论文根据行人宏观过街特征和行人微观行为特点，结合现有研究成果与技术手段，从道路设计、道路设施和车辆ADAS等角度提出改善行人过街安全的对策。
首先，论文提出一种基于视频的交叉口内全对象轨迹和运动参数自动采集方法，并集成为交通行为自动采集系统。算法包含三个步骤：前景提取，目标匹配跟踪和轨迹后处理。论文先是结合经典背景生成方法提出了适用于交叉口视频的前景提取方法，之后提出了基于光流法的轮廓-目标匹配算法OPC，并讨论了算法在不同情形下的应用特点。最后通过轨迹分离修正、坐标转换和目标分类的后处理操作，提取不同交通对象的运动状态。经检验，系统提取的机动车、非机动车和行人轨迹准确率分别为88.89%、86.00%和83.33%，速度准确率为91.71%。
其次，论文从宏观角度使用统计学方法对行人过街速度和轨迹进行分析。时段和设计最小过街速度是影响行人过街速度的两个重要因素。受右转车辆的冲突干扰，行人在人行横道两侧的冲突区速度明显低于中间平稳区速度，并会产生轨迹的角度偏转现象。此外，由于行人规避风险和缩短过街距离等需求，轨迹在人行横道的整体分布呈一定程度外偏，且外偏程度随过街长度较小而增大。
之后，论文对行人过街的微观行为进行分析。论文先根据交通冲突技术提出了行人过街事件概念和基于卡尔曼滤波的过街事件提取方法。然后对过街事件进行编码，并利用自然语言处理中的主题模型对行人过街行为进行描述。之后根据模型训练结果，挖掘行人过街主题并使用降维算法提取了行人面对机动车和非机动车冲突时的路权需求、速度保持、轨迹保持、安全性、抢行倾向等主题特征，并提出基于主题模型的行人过街行为动态描述方法，为行人安全管控和车辆辅助驾驶提供了应用思路。
最后，论文根据行人宏观过街特征和行人微观行为特点，结合现有研究成果与技术手段，从道路设计、道路设施和车辆ADAS等角度提出改善行人过街安全的对策。